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金融數字化風控

課程大綱
前言 互聯網貸款新規對商業銀行的影響
第一節  互聯網消費金融的數字化風控理念
一、傳統式風控 VS 數字化風控
二、信貸政策、風控策略與數據模型
三、互聯網消費金融的五大風控要點
四、人行二代征信解析建模的應用
五、大數據時代信貸風險管理與實踐
（案例剖析：大數據風控漏洞造成10億壞賬）
第二節  互聯網消費金融的數字化風控體系
一、數據來源、數據獲取與數據治理
二、大數據評分模型建立與應用
三、智能數據建模 VS 人工SAS建模
（案例解析：某大行的實際應用效果）
四、大數據風控策略與規則設計
（案例講解1：白名單策略）
（案例講解2：黑名單策略）
（案例講解3：多頭借貸策略）
（案例講解4：D類策略調優與A類策略調優）
（案例講解5：規則閾值cutoff如何調整）
五、關鍵風控基本量化指標與常用模型
（案例講解1：vintage方法與rolling rate示例）
（案例講解2：授信額度模型）
（案例講解3：風險定價模型）
（案例講解4：風險預警模型）
第三節  互聯網消費金融的智能化貸后催收體系
一、智能貸后管理定位與價值
二、智能貸后催收管理新模式
三、智能貸后管理系統建設與應用
（示例：某金融機構的智能貸后催收）
四、智能機器人在貸后催收中的應用
（視頻演示）
五、互聯網法催：新型不良處置方式
（視頻教學1：互聯網仲裁）
（視頻教學2：網絡賦強公證）
第四節  互聯網消費金融風控命門——智能反欺詐
一、欺詐黑色產業市場現狀分析
（視頻教學：透過五大欺詐場景了解欺詐行業“黑話”）
（案例剖析1：黑產如何批量制造真實用戶）
（案例剖析2：黑產如何給客戶數據“整容”）
（案例剖析3：5000元如何在一年內變成100萬？）
二、五大金融場景如何防范外部欺詐（結合案例講解）
（場景1：網絡支付）
（場景2：網絡借貸）
（場景3：消費金融）
（場景4：網絡營銷）
（場景5：APP端）
三、互聯網貸款的常用反欺詐策略
四、構建全流(liu)程防范外(wai)部(bu)欺(qi)詐(zha)風控系統

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